[发明专利]用于深度神经网络的混合精度量化策略确定方法和系统在审
| 申请号： | 202110158390.5 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112906883A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王浩然;梁俊文 | 申请（专利权）人： | 云从科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 宋宝库;郭婷 |
| 地址： | 511457 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度神经网络的量化推理，具体提供一种用于深度神经网络的混合精度量化策略确定方法和系统，旨在解决现有方法不能针对特定神经网络模型准确地自动筛选出最佳混合精度量化策略的问题。为此目的，本发明的方法包括：设定深度神经网络的推理精度阈值和推理时间阈值；确定硬件能够支持的多个不同的量化精度；用每一种量化精度迭代所有层并记录每次迭代的实际推理精度和实际推理时间，针对每一层筛选出实际推理精度大于推理精度阈值且实际推理时间小于推理时间阈值的所有量化精度；将筛选出的量化精度的组合中的一个确定为最终的混合精度量化策略。使用本发明的方法可以简单快速地完成最佳量化策略的搜索，极大地减少人力和降低时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 神经网络 混合 精度 量化 策略 确定 方法 系统 | ||
【主权项】：
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